Problème de conception du réseau logistique

Qu'est-ce que c'est

[Problème de conception du réseau logistique](http://www.orsj.or.jp/~wiki/wiki/index.php/%E3%80%8A%E3%83%AD%E3%82%B8%E3% 82% B9% E3% 83% 86% E3% 82% A3% E3% 82% AF% E3% 82% B9% E3% 83% 8D% E3% 83% 83% E3% 83% 88% E3% 83% AF% E3% 83% BC% E3% 82% AF% E8% A8% AD% E8% A8% 88% E5% 95% 8F% E9% A1% 8C% E3% 80% 8B)

Découvrez où, quoi, combien et comment transporter afin que la somme des coûts de transport et de production soit minimisée tout en répondant à la demande.

Essayez avec Python

Caractéristiques

python


Produit= list('AB')
Zone de demande= list('PQ')
usine= list('XY')
voie= (2, 2)

Tableau des frais d'expédition

python


import numpy as np, pandas as pd
tbdi = pd.DataFrame(((j, k)pour j dans la zone de demande pour k en usine), columns=['Zone de demande', 'usine'])
tbdi['Les frais de livraison'] = [1,2,3,1]
tbdi
Zone de demande Usine Frais de transport
0 P X 1
1 P Y 2
2 Q X 3
3 Q Y 1

Tableau de demande

python


tbde = pd.DataFrame(((j, i)pour j dans la zone de demande pour i dans les produits), columns=['Zone de demande', 'Produit'])
tbde['demande'] = [10, 10, 20, 20]
tbde
Zone de demande Produit Demande
0 P A 10
1 P B 10
2 Q A 20
3 Q B 20

Table de production

python


tbfa = pd.DataFrame(((k, l, i, 0, np.inf) for k, nl in zip(usine,voie)
    for l in range(nl)pour moi dans le produit), columns=['usine', 'voie', 'Produit', 'limite inférieure', 'limite supérieure'])
tbfa['Coût de production'] = [1, np.nan, np.nan, 1, 3,  np.nan, 5, 3]
tbfa.dropna(inplace=True)
tbfa.ix[4, 'limite supérieure'] = 10
tbfa
Usine Lane Produit Limite inférieure Limite supérieure Coût de production
0 X 0 A 0 inf 1.0
3 X 1 B 0 inf 1.0
4 Y 0 A 0 10.000000 3.0
6 Y 1 A 0 inf 5.0
7 Y 1 B 0 inf 3.0

résoudre

python


from ortoolpy import logistics_network
_, tbdi2, _ = logistics_network(tbde, tbdi, tbfa)

Résultat: volume de production (ValY)

python


tbfa
Usine Lane Produit Limite inférieure Limite supérieure Coût de production VarY ValY
0 X 0 A 0 inf 1.0 v9 20.0
3 X 1 B 0 inf 1.0 v10 10.0
4 Y 0 A 0 10.000000 3.0 v11 10.0
6 Y 1 A 0 inf 5.0 v12 0.0
7 Y 1 B 0 inf 3.0 v13 20.0

Résultat: Volume de transport (ValX)

python


tbdi2
Zone de demande Usine Frais de transport Produit VarX ValX
0 P X 1 A v1 10.0
1 P X 1 B v2 10.0
2 Q X 3 A v3 10.0
3 Q X 3 B v4 0.0
4 P Y 2 A v5 0.0
5 P Y 2 B v6 0.0
6 Q Y 1 A v7 10.0
7 Q Y 1 B v8 20.0

c'est tout

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